【Flask】以视频流的方式将视频输出到Web端

本文介绍了一种使用Flask框架实现实时视频流传输至Web端的方法。通过将摄像头捕获的图像转换为视频流,实现了视频的实时检测与输出。项目使用了OpenCV读取视频并将其编码为JPEG格式,再通过Flask的Response返回给Web端。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

功能:将视频以视频流的形式传入web端。我的理解就是,将视频转换为图片,一帧一帧的传入,连续的图片形成视频。

用途:将视频以视频流的方式输出到web端没有任何意义,因在web端可以直接输出视频。但是在一些特殊情况下,视频是实时生成的(摄像头录制视频,对视频进行图像检测等等),在这种情况下,就需要采用视频流的方式,将实时生成的图像输出的web端形成视频效果。

项目结构

flask-video-streaming/
|——templates/
|      |——index.html
|
|——app.py

代码

index.html:

<html>
  <head>
    <title>Video Streaming Demonstration</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Video Streaming Demonstration</h1>
    <img src="{{ url_for('video_feed') }}" height="500">
  </body>
</html>

app.py:

import cv2
from flask import Flask, render_template, Response

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')


def gen():
    video_path = 'E:/GraduationProject/dataset/video/video1.mp4'
    vid = cv2.VideoCapture(video_path)
    while True:
        return_value, frame = vid.read()
        image = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tobytes()
        yield (b'--frame\r\n'
               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + image + b'\r\n')


@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    return Response(gen(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

参考

Github:flask-video-streaming
该项目将摄像头获取的图像实时传入web端。

Flask YOLO 视频流是指在使用Flask框架和YOLO算法的情况下对视频流进行处理的技术。 Flask是一个基于Python的轻量级Web框架,它提供了简单易用的API和丰富的扩展库,适用于快速开发Web应用程序。而YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法,可以实时地在图像或视频中识别和定位多个物体。 在Flask YOLO 视频流中,首先需要搭建一个基于FlaskWeb应用,用于接收并处理视频流。通过Flask的路由机制,可以指定一个特定的URL用于接收和响应视频流请求。 然后,需要将YOLO算法与Flask集成。YOLO算法可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行实现。通过在Flask应用中调用YOLO算法,可以对接收到的视频流进行实时的目标检测和跟踪。 在视频流处理过程中,可以将视频流切分成一帧一帧的图像,然后将这些图像传入YOLO算法进行处理。算法会输出识别和定位到的物体的信息,如位置、类别等。然后将这些信息再传递给Flask应用,以便将结果展示在网页上或进行其他处理。 最后,Flask应用可以将处理后的视频流传递给客户进行显示或保存。客户可以通过浏览器或其他方式接收和播放实时的视频流,并同时展示YOLO算法检测到的物体信息。 综上所述,Flask YOLO 视频流是通过Flask框架和YOLO算法实现的一种对实时视频流进行目标检测和跟踪的技术,可用于各种应用场景,如视频监控、智能交通等。
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